敏感性分析研究储层模型动态响应的变化本质上是研究建模输入的变量参数。虽然敏感性分析的标准方法非常有效，但也存在一些不足，如参数是离散值，不同研究得到的沉积微相的概率体，不同的构造解释成果等，且其模拟结果存在随机成分。度量空间方法则提供了互补的方法，因为它可以避免上述限制。
流线模拟常用来确定储层的连通性，本次研究采用连通距离来分析生成72个储层模型输入的5个参数的敏感性，其优势是不需要进行额外的流动模拟，因为在模型优选过程中已经完成了流线模拟，而只需要对72个模型重新计算基于连通的距离矩阵。采用MDS方法进行计算，并投影到三维空间中(图9-64)。图中把采用同样的参数值用同样的颜色标示，这样就可以定性地估计导致模型差异的各种参数的影响。由图9-64可见，给定的变差函数的方位角对储层连通性有较大的影响，而渗透率比值对储层模型的变化影响不大。当把多个储层模型聚类之后，可以进行更多的定量分析。
图9-64 不同建模参数对储层模型的影响
如果距离矩阵中包括了实际生产数据与各模型之差的距离，聚类就可以帮助我们识别出最接近地下实际储层特性的储层模型。通过分析依据真实模型挑选出来的这些实现，可以很好地理解哪些参数对储层特性的变化比较敏感。从图中可以看出，地下实际储层特性位于聚类5中，对于该类中的所有实现进行分析，可以得出该类所采取的建模参数对储层模型的影响。为了便于分析，分别统计了72个储层模型的建模参数的百分比和与实际生成数据吻合的储层模型的建模参数百分比(图9-65)，变差函数方位角150°和储层实际模型有很高的相关性，储层类沉积微相的百分含量与砂体长宽比的影响差不多，总的趋势是砂岩百分含量高一些与实际吻合的占到63%，高的长宽比与实际相比占到61%，而宽厚比高的储层模型与实际吻合率达到82%。可见，砂体展布方位角与砂体宽厚比占着主要因素，而微相百分含量和砂体长宽比影响次之。
图9-65 不同建模参数的敏感性分析
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